29.5.17

지능형 기업으로 변신 - SAP Leonardo Machine Learning #2

최근 SAP는 머신 러닝 관련 솔루션을 출시하였으며 그 내용에 대해 알아보겠습니다.

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2. 응용 프로그램을 넘어서 : SAP Leonardo Machine Learning Foundation

SAP 인텔리전스를 포트폴리오 응용 프로그램에 직접 통합함으로써 엔터프라이즈 소프트웨어에서 인텔리전트 기능의 사용이 매우 용이해졌습니다. 그러나 SAP Leonardo Machine Learning Foundation에서는 핵심 기술을 개방하여 고객과 파트너가 SAP Cloud Platform 내장 지능형 서비스를 사용하여 새로운 기계 학습 응용 프로그램을 개발할 있도록합니다.
이러한 서비스는 고객의 훈련 데이터를 사용할 있으며 기존 비즈니스 또는 기술이 API 결합 있습니다.  접근 방식은 민첩성, 확장 SAP 또는 Non-SAP 솔루션과의 통합을 통해 지능형 애플리케이션을 만들고 고객 조직에게 가치를 제공합니다.

2.1 우리는 왜 Machine Learning 진지하게 받아 들여야 하는가?

SAP Leonardo Machine Learning 발표는 획기적인 혁신이라고 할 수 있습니다. 기계 지능의 새로운 시대의 도래; 수십 동안 SAP 솔루션은 전세계 비즈니스의 "핵심"이었습니다. 세계 거래 수익의 76 % SAP 시스템과 관련이 있습니다. SAP Leonardo Machine Learning 사용하여 컴퓨터 "두뇌" 신경계를 기업 "유기체" 추가합니다.
거대한 데이터 리소스는 이제 고객 직원 만족도를 높이는 동시에 매출 효율성을 향상시킬 있는 통찰력의 원천입니다.
이러한 응용 프로그램에는 공통점이 있습니다. 혼자 일하는 것보다 훨씬 비즈니스 가치를 창출하기 위해 기계 지능과 함께 작업하는 사람. 또한 SAP Leonardo Machine Learning에는 통찰력을 뛰어 넘는 획기적인 기술이 포함되어 있어서 비즈니스 성과를 실질적으로 향상시킬 있습니다.

3. SAP는 Partnership on AI에 가입

AI (Partnership on AI, PAI) SAP 새로운 글로벌 기업, 기관 조직의 새로운 회원으로 참여한다고 발표했습니다. PAI 목표는 인공 지능 (AI) 기술에 대한 모범 사례를 연구하고 공식화하며 대중의 AI 대한 이해를 증진시키고 AI 사람과 사회에 미치는 영향에 대한 토론과 참여를 위한 개방 플랫폼 역할을 수행하는 것입니다. SAP 초기 단계에 참여하여 전문성과 경험을 제공합니다. AI 파트너쉽에 가입하면 고객 파트너가 책임감있고 윤리적 방식으로 AI 사용하여 비즈니스, 직원, 최종 고객은 물론 사회 전체에 이익을 제공 있도록 합니다.
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3.1 향후 계획은 무엇입니까?

번째 발표인 SAP Leonardo Machine Learning 응용 프로그램은 시작일 뿐이며 아래와 같은 산업 및 영역으로 확대 될 것입니다.
·      Supply Chain(공급망) : 추천 기계 학습 응용 프로그램은 공급망을 과급하고 새로운 공급 업체 신제품에 대해 구매자에게 조언하고 비정상적인 구매 패턴을 감지합니다.
·      Financial Services(금융 서비스) : 공급 업체가 채권 자금을 신청할 있게 해주는 시장을 위한 지능형 위험 모델링은 은행이 채무 불이행을 최소화하면서 수익을 극대화 있게 합니다.
·      Retail(소매) : 상점 진열대 있는 제품의 사진 비디오를 통해 SKU (Stock Keeping Unit) 인식하는 컴퓨터 비전 응용 프로그램 : 진열 배치에 대한 계약 준수 여부를 확인하고 판매를 추적합니다.
·      Invoice Analysis(송장 분석) : 자동으로 송장 조언 지불 정보를 인보이스에서 추출하여 처리 프로세스를 자동화하는 시스템입니다.
·      Account Payable(지불 계정) : 송장에서 정보를 자동으로 추출하고 올바른 공급 업체에 일치시키고 구조화되지 않은 송장 항목을 구조화 정보로 변환하는 시스템입니다.

SAP Leonardo Machine Learning 대한 자세한 내용은 실시간 스트리밍을 따르거나 SAPPHIRE NOW 2017 녹음을 참조할 수 있습니다.
·        Empower Intelligent Enterprises with Machine Learning from Google and SAP
with Juergen Mueller (SAP) and Francisco Uribe (Google)
·        Speed Digital Transformation by Bringing Machine Learning to the Enterprise
Our Partnership with NVIDIA – with Juergen Mueller (SAP) and Jim McHugh (NVIDIA)
·        Build Your Intelligent Enterprise Through Machine Learning
with Markus Noga (SAP) and Wiebe van der Horst (BASF)

감사합니다.

지능형 기업으로 변신 - SAP Leonardo Machine Learning #1


최근 SAP는 머신 러닝 관련 솔루션을 출시하였으며 그 내용에 대해 알아보겠습니다.
최근 SAP 다음과 같은 가지 이니셔티브를 통해 기계 학습 분야에서의 노력을 확장하고 가속화한다고 발표했습니다
첫째, 기계 학습을 새로운 응용 프로그램에 도입한 흥미 진진한 새로운 제품인 SAP Leonardo Machine Learning 출시
둘째, SAP Cloud Platform 통해 SAP Leonardo Machine Learning Foundation SAP Echo System 개방
셋째, SAP AI와의 파트너십 (Partnership on AI) 가입
SAP Leonardo Machine Learning 기계 학습, IoT (Internet of Things), 블록 체인, 애널리틱스, 데이터 데이터 인텔리전스를 전체 디지털 혁신 시스템에 결합하여 대규모로 혁신하고 기업의 사업을 재정의 있게 해주는 새로운 SAP Leonardo 포트폴리오의 일부분입니다.
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1       모든 주요 산업의 모든 부분에 적용되는 새로운 애플리케이션

1.1         확장된 고객 경험(Enhancing the customer experience)

SAP Service Ticketing (고객을 위한 SAP Hybris Cloud 일부) 들어오는 고객 서비스 티켓을 분류하여 적합한 에이전트로 route 있도록 합니다. 에이전트는 운영 효율성을 향상시키기 위해 권장 솔루션에 대해 질의합니다. 이것은 자체적으로 고객 서비스 실행를 향한 걸음이고, SAP Leonardo ML 기존 데이터 ( 경우 서비스 티켓의 텍스트) 사용하며 귀중한 리소스로부터 강력한 새로운 기능을 구축합니다.

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SAP Customer Retension SAP Leonardo ML 데이터를 행동 가치로 변환하는 방법의 예입니다. 많은 기업들이 고객의 행동, 인구 통계 고객이 경쟁자에게 패배 했는지에 관한 정보(고객 이탈 방지) 관한 정보를 담고 있는 과거 데이터베이스를 보유하고 있습니다. SAP Leonardo ML은이 데이터를 마이닝하여 미묘하지만 강력한 변동 지표를 파악하고 예측 능력을 크게 향상 시키며 변동(고객 이탈)이 발생하기 전에 사전 조치를 취합니다. SAP Customer Retention 또한 교차 판매 상향 판매, 충성도를 예측하므로 기업은 고객 경험을 극대화하기위한 최선의 조치를 선택할 있습니다.

1.2         Automating financial services

SAP Cash Application (S/4HANA Cloud 일부) 사람이 인보이스(송장) 같은 미수금을 여는 것과 관련하여 은행 계좌 수입 명세서와 어떻게 일치시키는지를 관찰함으로써 학습니다. SAP Leonardo Machine Learning 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 작업을 자동으로 수행하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 인보이스 인건비가 크게 절감되고 신속하게 처리되며 궁극적으로 프로세스 효율성과 서비스 품질이 향상됩니다.

1.3         Supercharging marketing

많은 사가 스포츠 이벤트 기타 방송 콘텐츠 내에 로고를 배치하여 브랜드를 홍보합니다. 일반적으로 컨텐트 제공자가 계약에 따라 위탁한 브랜드가 실제로는 수동으로 수행되었는지 확인하는데 4 ~ 6주가 소요되며, 필요한 경우 3개월(분기)까지 걸립니다. 
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SAP Brand Impact 타의 추종을 불허하는 정밀도와 비디오와 실시간 이미지의 브랜드 이미지를 인식하는 깊은 학습을 사용합니다. 결과는 즉시 전달되어 상당한 광고 효과를 제공합니다.

1.4         Improving HR

SAP Resume Matching (SAP Fieldglass 일부) 채용 담당자를 대상으로 합니다. 직무 설명으로 시작하여 지원자의 경험과 목표는 물론 거대한 채용 정보 데이터베이스를 검색하고 신입 사원을 추천 있는 능력을 기반으로 미결된 직위를 매칭하는 후보자를 선정합니다. 그것은 동의어와 같은 불편한(성가신) 목록을 만들 필요없이 이력서 직업 설명에서 기술, 자격 프로필 정보를 자동으로 추출합니다. SAP Resume Matching 신입 사원이 중요한 부분, 후보자와의 상호 작용에 집중할 있게 합니다.

SAP Job Standardization(SAP Fieldglass 일부)이며 채용 담당자와 채용 관리자가 지나치게 구체적이지 않은 "편향된"직무 설명을 작성하거나 "창의적인"직책을 사용할 있도록 안내합니다. 표준화 직무 기술은 신입 사원이 올바른 후보를 쉽게 찾고 후보자가 최고의 직업을 찾을 있게 해줍니다.

1.5         Enhancing productivity

기계 학습 기술의 정교함에도 불구하고 우리는 대화식 응용 프로그램을 통해 엔터프라이즈 응용 프로그램을 사용하기 쉽게 만들려고 노력합니다. SAP CoPilot 기계 학습을 적용하여 사람들이 컴퓨터와 상호 작용하는 방식을 단순화하여 협업을 자동화 디지털 보조 장치로 지원합니다. 사용자는 인간과 유사한 자연 언어를 사용하여 CoPilot 채팅합니다. 또한 CoPilot 모든 SAP 애플리케이션 Slack 또는 Google G Suite 같은 다른 공급 업체의 비즈니스 솔루션에 대한 단일 연락처를 제공합니다. SAP 포괄적인 대화식 엔터프라이즈 애플리케이션을 향한 번째 단계로 대화식 HR, 조달, 서비스 지원을 위한 대화방을 개발하고 있습니다.

[2부에서 계속]